Inferencia estadística en problemas de programación lineal y programación dinámica

  1. Prieto Rumeau, Tomás
unter der Leitung von:
  1. Miguel Martín Díaz Doktorvater

Universität der Verteidigung: Universidad Complutense de Madrid

Fecha de defensa: 13 von März von 2001

Gericht:
  1. Pilar Ibarrola Muñoz Präsidentin
  2. Miguel Sánchez García Sekretär
  3. Jaume Barceló Bugeda Vocal
  4. Laureano Fernando Escudero Bueno Vocal
  5. Rafael Infante Macías Vocal

Art: Dissertation

Zusammenfassung

En esta memoria se estudian distintos problemas de optimización (programacion lineal continua y entera, parada optima) de los cuales se supone que algunos de los parámetros son desconocidos. El objetivo es tratar de estimar una solución optima de estos problemas de forma directa, es decir, sin estimar los parametros desconocidos. Se proponen distintos algoritmos estocásticos de busqueda del optimo. Se demuestra la convergencia casi segura a una solución óptima, se estudia la velocidad de convergencia y se prueban teoremas centrales del limite de normalidad asintótica. Los metodos de demostración se basan principalmente en resultados de cadenas de Markov y de martingalas, utilizandose tambien una tecnica de alteracion infinitesimal de los parametros del problema y de los algoritmos de estimacion, tecnicas denominadas de perturbacion y truncamiento.